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Verbesserung der Pflegekräfte-Zuweisungen für bessere Patientenversorgung

Ein neues Modell für die Zuweisung von Pflegern verbessert die Patientenversorgung und reduziert den Stress.

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Inhaltsverzeichnis

Die Patientenversorgung in Krankenhäusern bringt oft viele Komplexitäten mit sich, besonders wenn es darum geht, Pflegekräfte Patienten zuzuweisen, die vielleicht mehrfach Hilfe brauchen. Diese Situation kann Herausforderungen bei der effektiven Verwaltung der Arbeitslast der Pflegekräfte schaffen. Unser Ziel ist es, besser zu verstehen, wie wir Pflegekräfte Patienten zuweisen und die Bedürfnisse der Patienten priorisieren können, um die Pflege zu verbessern und den Stress der Pflegekräfte zu verringern.

Die Wichtigkeit der Pflegekräfte-Zuweisung

Die Personalausstattung von Pflegekräften ist entscheidend für den reibungslosen Ablauf in Krankenhäusern und dafür, dass Patienten rechtzeitig Hilfe bekommen. Die COVID-19-Pandemie hat die Anforderungen an Pflegekräfte verdeutlicht, was zu Engpässen geführt hat, da viele wegen der hohen Arbeitslast Reiseverträge angenommen haben. Dies hat zu hohen Fluktuationsraten und Burnout geführt, was sich negativ auf die Patientenversorgung auswirkt. Indem wir uns darauf konzentrieren, wie wir die Zuweisung von Pflegekräften effizient verwalten können, können wir einige dieser Probleme lindern.

Traditionelle Modelle zur Personalausstattung

Die meisten traditionellen Personalausstattungsmodelle schauen nur auf die Anzahl der Patienten, um die sich eine Pflegekraft kümmern muss. Dieses Vorgehen berücksichtigt jedoch nicht, dass Patienten oft mehrfach Unterstützung benötigen und stark im Pflegebedarf variieren können. Zum Beispiel brauchen Patienten mit schwereren Erkrankungen möglicherweise häufiger Hilfe. Das bedeutet, dass es zu einer Unterbewertung der tatsächlichen Arbeitslast der Pflegekräfte kommen kann, wenn man einfach nur die Patienten zählt.

Ein besseres Modell für die Arbeitslast von Pflegekräften

Um die Mängel traditioneller Modelle zu beheben, schlagen wir ein neues Modell vor, das die wiederholten Hilfsgesuche der Patienten berücksichtigt. Unser Modell verwendet ein Warteschlangensystem, das heisst, wir betrachten, wie Patienten im Laufe der Zeit Hilfe von Pflegekräften benötigen. In diesem System können wir verfolgen, wann Patienten ankommen und wann sie Hilfe benötigen, wodurch ein genaueres Bild der Anforderungen an die Pflegekräfte entsteht.

Entscheidungslevel

Unsere Studie konzentriert sich auf zwei Hauptarten von Entscheidungen. Die erste betrifft, welche Pflegekraft sich um einen neuen Patienten kümmern soll. Diese Entscheidung trifft oft eine leitende Pflegekraft. Die zweite Entscheidung beinhaltet, wie jede Pflegekraft die Patienten priorisiert, um die sie sich bereits kümmern. Zum Beispiel, sollte eine Pflegekraft sich um einen neuen Patienten kümmern oder sich auf die bereits zugewiesenen konzentrieren?

Das Problem der Pflegekraft-Patienten-Zuweisung

Wenn ein neuer Patient ankommt, muss die leitende Pflegekraft entscheiden, welcher Pflegekraft er zugewiesen wird. Dabei wird die aktuelle Arbeitslast jeder Pflegekraft betrachtet und überlegt, wie diese Arbeitslast ausgeglichen werden kann. Nach der Zuweisung muss jede Pflegekraft die Patienten priorisieren, um die sie sich bereits kümmert. Die Herausforderung besteht darin, die richtige Balance zwischen diesen beiden Entscheidungsebenen zu finden.

Systemdynamik

Wir betrachten ein einfaches System, in dem Patienten in festgelegten Abständen ankommen. Jeder Patient kann von unterschiedlichem Typ sein, was bedeutet, dass sie unterschiedliche Mengen an Pflege benötigen. Wenn ein Patient ankommt, wird er einer Pflegekraft zugewiesen und muss auf Aufmerksamkeit warten. Die Pflegekraft kann nur eine bestimmte Anzahl von Patienten gleichzeitig basierend auf ihrer Kapazität helfen.

Wahrscheinlichkeiten und Zuweisungen

Jede Pflegekraft hat eine spezifische Wahrscheinlichkeit, die Pflege für einen Patienten innerhalb eines bestimmten Zeitraums abzuschliessen. Wir müssen sicherstellen, dass die Rate neuer Patientenankünfte die Rate, mit der Pflegekräfte Versorgung leisten können, nicht übersteigt. Dieses Gleichgewicht ist entscheidend für die Aufrechterhaltung eines effizienten Systems.

Patientenstatus

Sobald eine Pflegekraft beginnt, sich um einen Patienten zu kümmern, ändert sich der Status des Patienten. Er kann entweder in einem hilfsbedürftigen Zustand sein und auf Hilfe warten oder in einem zufriedenen Zustand, weil er Hilfe erhalten hat, aber noch Nachsorge benötigt. Das Verständnis dieser Zustände hilft uns, zu managen, wie Patienten durch das System gelangen.

Prioritätsentscheidungen

Wenn es darum geht, wie Pflegekräfte Patienten priorisieren, müssen wir die Haltkosten berücksichtigen, die mit dem Warten verbunden sind. Haltkosten beziehen sich auf die potenziellen negativen Auswirkungen auf Patienten, wenn sie zu lange auf Hilfe warten müssen. Durch die Analyse, welche Patienten sofortige Aufmerksamkeit benötigen, können wir diese Kosten reduzieren.

Kürzeste-Zuerst vs. Längste-Zuerst Strategien

Wir haben zwei Hauptstrategien zur Priorisierung der Patientenversorgung untersucht: die Kürzeste-Zuerst-Strategie, die zuerst Patienten bedient, die am wenigsten Pflege benötigen, und die Längste-Zuerst-Strategie, die diejenigen zuerst bedient, die am meisten Pflege benötigen. Die Effektivität jeder Strategie kann je nach Patientenlast und Dringlichkeit der benötigten Pflege variieren.

Simulationsstudien

Um besser zu verstehen, welche Strategien am besten funktionieren, haben wir Simulationen durchgeführt. Diese ermöglichten es uns, zu testen, wie sich unterschiedliche Zuweisungs- und Priorisierungsstrategien auf die gesamte Patientenversorgung und die Arbeitslast der Pflegekräfte auswirken. Durch diese Simulationen konnten wir die Ergebnisse verschiedener Ansätze unter verschiedenen Bedingungen vergleichen.

Ergebnisse aus der Simulation

Unsere Ergebnisse zeigten, dass unter bestimmten Umständen die Kürzeste-Zuerst-Strategie hinsichtlich der Kosten bei niedriger Pflegekomplexität überlegen ist. Wenn der Pflegebedarf jedoch steigt, tendiert die Längste-Zuerst-Strategie dazu, besser abzuschneiden. Das bedeutet, dass die Wahl der Strategie vom aktuellen Zustand der Patientengruppe abhängen sollte.

Heuristiken zur Zuweisung von Pflegekräften und Patienten

Wir haben zwei Hauptstrategien zur Zuweisung von Patienten an Pflegekräfte entwickelt. Der erste Ansatz, Heuristik 1 genannt, besteht darin, Patienten der Pflegekraft zuzuweisen, die ihre unmittelbare Arbeitslast am schnellsten reduzieren kann. Der zweite Ansatz, Heuristik 2, verfolgt eine langfristige Perspektive und konzentriert sich darauf, wie die Zuweisung die zukünftige Patientenversorgung beeinflussen wird.

Vergleich der Heuristiken mit einer Basislinie

Um die Effektivität unserer vorgeschlagenen Heuristiken zu beurteilen, haben wir sie mit einem Basisansatz verglichen, bei dem Patienten zufällig Pflegekräften zugewiesen werden. Durch umfangreiche Simulationen haben wir festgestellt, dass beide Heuristiken signifikant besser abschnitten als die zufällige Zuweisung, insbesondere bei steigendem Patientenaufkommen.

Einblicke in die Patientenversorgung

Bei der Analyse verschiedener Szenarien wurde deutlich, dass die Fähigkeit einer Pflegekraft, schnell auf sich ändernde Patientenbedürfnisse zu reagieren, entscheidend ist. Mit beiden Heuristiken sahen wir Verbesserungen in der Patientenversorgung und in der Arbeitsbelastung der Pflegekräfte, insbesondere in stressigen Situationen, in denen schnelles Entscheiden entscheidend ist.

Zukünftige Forschungsrichtungen

In Zukunft gibt es viele Ansätze für weitere Studien. Ein Schwerpunkt könnte auf Situationen liegen, in denen die leitenden Pflegekräfte nicht über vollständige Informationen zu den Patientenbedürfnissen verfügen. Zudem könnte das Sammeln von Daten aus der realen Welt helfen, unsere Modelle für den praktischen Einsatz in Krankenhäusern zu verfeinern.

Fazit

Unsere Forschung hebt die Notwendigkeit besserer Systeme zur Verwaltung der Zuweisung von Pflegekräften und der Patientenversorgung hervor. Durch den Einsatz fortschrittlicher Modelle, die die Bedürfnisse der Patienten über die Zeit hinweg berücksichtigen, können wir eine effizientere Krankenhausumgebung schaffen. Die vorgeschlagenen Strategien können helfen, die Arbeitslast der Pflegekräfte zu reduzieren und die Patientenergebnisse zu verbessern, was letztendlich zu einem gesünderen, nachhaltigeren Gesundheitssystem führt.

Danksagungen

Wir erkennen die Herausforderungen an, mit denen Pflegekräfte und Gesundheitssysteme konfrontiert sind, insbesondere im Licht der jüngsten globalen Ereignisse. Unsere Arbeit zielt darauf ab, zu einem besseren Verständnis dieser Komplexitäten beizutragen und die Entscheidungsfindung in der Patientenversorgung zu unterstützen.

Originalquelle

Titel: Patient Assignment and Prioritization for Multi-Stage Care with Reentrance

Zusammenfassung: In this paper, we study a queueing model that incorporates patient reentrance to reflect patients' recurring requests for nurse care and their rest periods between these requests. Within this framework, we address two levels of decision-making: the priority discipline decision for each nurse and the nurse-patient assignment problem. We introduce the shortest-first and longest-first rules in the priority discipline decision problem and show the condition under which each policy excels through theoretical analysis and comprehensive simulations. For the nurse-patient assignment problem, we propose two heuristic policies. We show that the policy maximizing the immediate decrease in holding costs outperforms the alternative policy, which considers the long-term aggregate holding cost. Additionally, both proposed policies significantly surpass the benchmark policy, which does not utilize queue length information.

Autoren: Wei Liu, Mengshi Lu, Pengyi Shi

Letzte Aktualisierung: 2024-06-17 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2406.12135

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.12135

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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